AIGC模型訓練數(shù)據(jù)清洗師崗位招聘考試試卷及答案AIGC模型訓練數(shù)據(jù)清洗師崗位招聘考試試卷及答案題型1：填空題（10題，每題1分）1.數(shù)據(jù)清洗的核心目標是提升數(shù)據(jù)的______、完整性和一致性。2.常見的臟數(shù)據(jù)類型包括缺失值、重復值、______、不一致值等。3.處理缺失值的常用方法有填充、刪除和______。4.AIGC模型訓練數(shù)據(jù)中，要求文本數(shù)據(jù)避免______（如虛假信息、仇恨言論）。5.結構化數(shù)據(jù)清洗常使用的工具包括Excel、Python的______庫。6.非結構化文本數(shù)據(jù)清洗中，需去除______（如HTML標簽、特殊符號）。7.圖像數(shù)據(jù)清洗需檢查分辨率是否符合______（如模型要求的最低像素）。8.數(shù)據(jù)清洗流程的第一步通常是______（了解數(shù)據(jù)來源、結構）。9.處理重復值的常用方法是______（保留唯一值）。10.AIGC訓練數(shù)據(jù)的標注需確保______（如文本與標簽匹配）。答案1.準確性2.異常值3.插值4.有害內(nèi)容5.Pandas6.噪聲字符7.模型訓練標準8.數(shù)據(jù)探查9.去重10.標注準確性題型2：單項選擇題（10題，每題2分）1.以下哪種臟數(shù)據(jù)對AIGC模型訓練影響最大？A.少量缺失值B.重復值C.格式不一致D.有害內(nèi)容2.處理文本數(shù)據(jù)中的亂碼屬于哪種清洗步驟？A.格式轉(zhuǎn)換B.缺失值處理C.異常值處理D.去重3.Python中用于數(shù)據(jù)去重的Pandas方法是？A.dropna()B.drop_duplicates()C.fillna()D.replace()4.AIGC訓練數(shù)據(jù)中，圖像數(shù)據(jù)需避免？A.高分辨率B.彩色圖C.模糊/低質(zhì)量圖D.帶標注的圖5.以下哪種不屬于數(shù)據(jù)清洗工具？A.OpenRefineB.ExcelC.PythonD.TensorFlow6.處理數(shù)值型異常值的常用方法不包括？A.手動刪除所有異常值B.替換為均值C.替換為中位數(shù)D.分箱處理7.AIGC訓練數(shù)據(jù)的文本需確保______，避免機器無法識別。A.過長B.格式規(guī)范C.多語言混合D.口語化8.數(shù)據(jù)清洗中，“將不同單位的數(shù)值統(tǒng)一”屬于？A.缺失值處理B.去重C.一致性處理D.異常值處理9.以下哪種標注錯誤會影響AIGC模型效果？A.標注延遲B.標注人員不同C.標注工具不同D.標注內(nèi)容與數(shù)據(jù)不匹配10.非結構化音頻數(shù)據(jù)清洗需檢查？A.音頻是否清晰無雜音B.音頻時長C.音頻格式D.音頻大小答案1.D2.A3.B4.C5.D6.A7.B8.C9.D10.A題型3：多項選擇題（10題，每題2分）1.數(shù)據(jù)清洗的基本步驟包括？A.數(shù)據(jù)探查B.缺失值處理C.重復值處理D.異常值處理2.AIGC訓練數(shù)據(jù)清洗需關注的維度有？A.準確性B.合規(guī)性C.多樣性D.無偏性3.處理缺失值的方法有？A.均值填充B.隨機刪除所有數(shù)據(jù)C.插值法D.刪除缺失行/列4.文本數(shù)據(jù)清洗的常見操作有？A.去除特殊符號B.分詞處理C.去除停用詞D.格式統(tǒng)一5.圖像數(shù)據(jù)清洗的要點包括？A.去除模糊圖B.檢查標注框準確性C.保留所有分辨率D.去除重復圖像6.Python中用于數(shù)據(jù)清洗的庫有？A.PandasB.PyTorchC.NLTKD.NumPy7.以下屬于有害內(nèi)容的是？A.仇恨言論B.虛假信息C.色情內(nèi)容D.暴力描述8.數(shù)據(jù)一致性處理包括？A.單位統(tǒng)一B.格式統(tǒng)一C.編碼統(tǒng)一D.時間格式統(tǒng)一9.AIGC訓練數(shù)據(jù)標注的要求有？A.準確匹配B.無歧義C.符合規(guī)范D.標注人員越多越好10.異常值檢測的方法有？A.3σ原則B.手動檢查所有數(shù)據(jù)C.箱線圖法D.聚類法答案1.ABCD2.ABCD3.ACD4.ABCD5.ABD6.ACD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ACD題型4：判斷題（10題，每題2分）1.數(shù)據(jù)清洗只需要處理結構化數(shù)據(jù)，非結構化數(shù)據(jù)不需要清洗。2.缺失值全部刪除會影響數(shù)據(jù)的完整性。3.AIGC訓練數(shù)據(jù)中，有害內(nèi)容可以通過人工標注過濾。4.Pandas的fillna()方法只能填充均值。5.圖像數(shù)據(jù)清洗不需要檢查版權問題。6.重復值對模型訓練沒有影響，無需處理。7.文本數(shù)據(jù)中的停用詞必須全部去除。8.數(shù)據(jù)清洗是AIGC模型訓練前的必要步驟。9.異常值都是錯誤數(shù)據(jù)，必須全部刪除。10.多語言訓練數(shù)據(jù)清洗時，需統(tǒng)一編碼為UTF-8。答案1.×2.√3.√4.×5.×6.×7.×8.√9.×10.√題型5：簡答題（4題，每題5分）1.簡述AIGC模型訓練數(shù)據(jù)清洗中“有害內(nèi)容過濾”的關鍵步驟。2.處理數(shù)值型數(shù)據(jù)的異常值時，有哪些常用方法？分別適用于什么場景？3.非結構化文本數(shù)據(jù)清洗的主要操作有哪些？4.簡述AIGC訓練數(shù)據(jù)清洗中“標注一致性檢查”的重要性及方法。答案1.①明確有害內(nèi)容定義（仇恨、色情等）；②工具初篩（關鍵詞匹配、機器學習標記）；③人工復核（避免誤判）；④規(guī)則更新（補充新有害表述）；⑤抽樣驗證（確保合規(guī)）。2.①3σ原則（正態(tài)分布數(shù)據(jù)）；②箱線圖法（偏態(tài)數(shù)據(jù)）；③替換法（異常值占比低，用均值/中位數(shù)）；④分箱處理（極端值需保留趨勢）；⑤聚類法（復雜分布場景）。3.①噪聲去除（刪標簽、特殊符號）；②格式統(tǒng)一（大小寫、標點）；③停用詞處理（刪高頻無意義詞）；④分詞斷句（中文用jieba）；⑤去重；⑥合規(guī)檢查（濾有害內(nèi)容）；⑦長度篩選（刪過短/過長文本）。4.重要性：避免模型學習混亂，影響效果。方法：①統(tǒng)一規(guī)范（明確類別邊界）；②人員培訓；③交叉復核；④工具輔助（標注平臺一致性檢查）；⑤抽樣驗證（定期檢查準確率）。題型6：討論題（2題，每題5分）1.如何平衡AIGC訓練數(shù)據(jù)的“多樣性”與“清洗后的合規(guī)性”？2.當AIGC訓練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)“標注模糊”（如邊界不清晰的類別）時，作為數(shù)據(jù)清洗師應如何處理？答案1.①采集合規(guī)多元數(shù)據(jù)（不同地區(qū)、文化的合法來源）；②精準篩查（針對多元數(shù)據(jù)的有害內(nèi)容做針對性檢查，避免誤刪）；③保留機制（對合規(guī)多元數(shù)據(jù)標注分類，確保模型學習豐富信息）；④定期評估（用多樣性、合規(guī)性雙指標驗證，調(diào)